Изменения

MANGO {{---}} один из самых удачных end-to-end фреймворков. Вероятно, такого успеха его авторы добились благодаря необычной для таких моделей внутренней архитектуре. Обычно E2E модели работают в два этапа: детекция и распознавание. Слой детекции выделяет и выпрямляет области текста, которые затем передаются в слой распознавания. Такой подход вызывает трудности в обучении, так как результат распознавания сильно зависит от результата детекции, но обучать два этих слоя одновременно и взаимно {{- --}} сложная задача. Ученые ищут способы решения этой проблемы. Разработчики MANGO отказались от подобной архитектуры и делегировали обе задачи одному единственному слою. Именно поэтому MANGO не возможно протестировать на качество детекции {{--- }} в этой модели этап детекции неразделим с этапом распознавания. MANGO является одним из первооткрывателей такой архитектуры и доказывает, что она не просто жизнеспособна, но и весьма успешна.